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基于阈值分割的运动车辆检测跟踪，在视频中按灰度阈值不同进行图像分割，并标记结果。,Threshold-based segmentation to track the movement of vehicles detected in the video by a different gray level threshold for image segmentation, and mark the results.
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经典区域生长源码(区域增长),比起灰度阈值法有不可比拟的优势,一旦尝试,欲罢不能啊,只是,在实时性应用方面还有待改进,m代码编写易懂,易用,易改写成其他语言,如果改写成c,应该速度有所提高.请尽情享用-Classical region growing source (regional growth), compared to gray-scale threshold method has unparalleled advantages, once the attempt to stop ah,
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图像的自动多阈值分割，可以进行灰度图像的自动分割。-Automatic multi-image threshold segmentation, gray-scale images can be automatically split.
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摘 要:针对茄子图像的灰度和颜色特点,利用MATLAB中丰富的图像处理函数,分别进行了色差分割和色调分割。在
色调分割中,采用了自动选取阈值的Otsu法。在去除残留噪音的处理中,采用标注的方法对二值图像的各连通区域进行面积
统计。保留最大面积的区域,从而使分割效果大大改善。利用多参数来衡量分割效果,使评价做到最大程度的客观、合理。-Based on the gray- level and color characteristics of eggp lant image, hue and
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简单的灰度图像的K均值聚类分割，Matlab实现-gray image segmentation using K-means clustering by matlab.
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出了一种新的图像分割方法。这种分割方法首先利用粗糙集理论将图像按照一定的规则划分为
大小相等的若干图像子块，而后利用蒙特卡罗方法基本原理对划分的图像子块进行一定规模的随机抽样，以随机抽
样所得的图像子块为样本进行粗糙熵计算，用所得最大粗糙熵所对应的灰度值为分割阀值对图像进行分割，在采用
较小的图像子块划分以取得更好的分割效果的情况下，极大的提高了算法的分割速度。通过对测试图像的
MATLAB仿真试验验证了算法在降低计算机消耗方面的有效性，且所得的分割阀值也令人满意。-The im
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matlab的图像分割程序：根据图像中物体的灰度分布情况，选取一个近似阈值作为初始阈值，一个较好的方法就是将图像的灰度均值作为初始阈值；然后通过分割图像和修改阈值的迭代过程获得认可的最佳阈值。-Matlab image segmentation: distribution of images of objects in gray, select an approximate threshold value as the initial threshold of a better way is t
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在matlab中实现图像分割的源代码，内容包括图像反转，图像灰度线性变换和非线性变换，图像分割等多种内容-Implemented in matlab image segmentation source code, including reverses the image gray linear transformation and nonlinear transformation, image segmentation and other
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用matlab编程工具，编写具有操作界面的应用程序，通过菜单、对话框，选项框等界面控制，对算法进行演示。需要在应用系统中实现的算法及功能包括：
1、图像增强算法
（1）灰度线形变换：亮度及对比度可以调节（通过控制参数的改变，能够实时预览变化结果）；
（2）直方图均衡：可在界面上对比均衡前后的效果。
2、图像变换算法
（3）对一幅彩色图像进行DCT变换和反变换，对比结果和原图；
（4）仅保留左上角16X16的DCT系数，进行反变换，计算结果图的信噪比SNR。
3、图像分
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《图像处理的偏微分方程方法》随书光盘完整版
本光碟中包含五个文件夹。
（1）视频剪辑：可供教学演示，其中， two_cells 是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程； denoissing 是利用P_M方程，对图像平滑去噪的演化过程 curve_linear_heat_flow 是利用FT实现的闭合曲线的线性热流演化过程。
（2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。
（3）灰度图象和彩色图像：其
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算法步骤：
（1） 计算图像直方图，灰度级为Ns，图像的平均灰度值为Tc；
（2） 分别计算第一个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和，前两个灰度级和其余灰度级的信息熵并求和，以此类推计算Ns个和；
（3） 找到H在Tc附近最大值的位置Tenf即为阈值；
（4） 图像中大于阈值的像素置1，其余置0而实现二值分割。
算法的核心：信息熵越大越有不确定性，分割出的图片越好。(Algorithm steps:
(1) the histogram of the image is calcula
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图像分割mr灰白质，脑腔，好几个文件，要在matlab下都运行，先运行serve那个。挺好用的(Image segmentation Mr Gray matter, brain cavity, several files, to run in matlab, run that first. Good use of)
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